树莓派安装TensorFlow详细教程

要说现在科技圈什么最火，机器学习和人工智能绝对榜上有名。几乎每款新电子设备发布，背后都能看到它们的身影。从智能手机的人脸识别，到能根据年龄做出微调的美颜算法，ML和AI的应用已经渗透到我们日常使用的软件当中。

谷歌在AI领域的积累相当深厚，它贡献了不少可以轻松集成到项目里的开源工具。TensorFlow就是这些工具中的明星——一个用于图像分类、目标检测等任务的神经网络库，而且完全开源。

往前看几年，AI会变得更日常：自动驾驶、智能家居控制、甚至在线买菜，都会由算法代劳。不过，与其把这些当成未来的事，不如现在就用手里的小设备——比如Raspberry Pi——跑跑ML算法，亲自感受一下这技术的力量。

这篇教程会带你一步步在Raspberry Pi上完成TensorFlow的安装，并用一个预训练好的神经网络做个简单的图像分类示范。

准备工作

首先，你需要保证手头有这些：

• 一台安装了Raspbian系统的Raspberry Pi（SD卡至少16GB）
• 一个能正常上网的网络连接

实际操作时，你可以通过SSH连接来控制Pi，或者用VNC/远程桌面直接操作。如果你想把Pi连上显示器，那当然也行。

Raspberry Pi本身功耗低、体积小，很适合做实时图像处理类的应用，比如人脸识别、目标跟踪、家庭安防监控等。配合OpenCV这类视觉软件，能搭出不少有意思的工程。

实际上，前几年在Pi上装TensorFlow还有点折腾，但多亏了开源社区里ML领域的开发者不断优化，现在几行命令就能搞定。虽然懂点机器学习和深度学习的基础会让你对内部原理更清楚，但即便你是新手，跟着这篇教程走完，也不会有太大问题。

在树莓派上安装TensorFlow

下面是具体的安装步骤：

第1步： 安装前先把系统更新一下，这是基本操作：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

第2步： 安装Atlas库，这是为后续的Numpy等依赖提供支持的：

sudo apt install libatlas-base-dev

第3步： 用pip3直接安装TensorFlow：

pip3 install tensorflow

安装过程会花点时间。万一遇到错误，别急，重新跑一次上面的命令就行，很多时候只是网络波动。

第4步： 装好之后，用一个小脚本验证一下是否成功。创建一个文件：

sudo nano tfcheck.py

在打开的nano编辑器里粘贴以下内容，保存退出：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

第5步： 运行这个脚本：

python3 tfcheck.py

如果一切正常，你会在最终输出中看到“Hello TensorFlow!”字样。途中间出现的警告可以忽略，它们不影响使用。

好，TensorFlow已经就绪。下一步，我们来点实用的——拿它做图像识别。

用TensorFlow在树莓派上做图像分类

这个实验不需要你懂深度学习模型怎么训练，我们直接拿网上现成的预训练模型来用。

第1步： 创建一个文件夹并进入：

mkdir tf
cd tf

第2步： 从TensorFlow的Git仓库里下载模型文件：

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

这个仓库比较大，下载会花点时间，流量要提前算好。

第3步： 进入图像识别示例的目录：

cd models/tutorials/image/imagenet

第4步： 用下面的命令对一张图片进行分类：

python3 classify_image.py --image_file=/home/pi/你图片的文件名

把路径替换成你实际要识别的图片文件。

来看看几个实测的例子：

效果不错。当面对一张图片时，神经网络高度自信地给出了“埃及猫”这个分类结果。

从这几个示例能看出，TensorFlow的分类准确度相当高，识别的结果也很确定。你也可以拿自己拍的照片来试试，效果同样值得期待。

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